package com.at.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2023/3/19 9:52 PM
 */
object Spark13_RDD_intersection {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 环境准备
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 算子 - 双value类型
    // 交并差集 要求2个数据源数据类型保持一致
    // 拉链操作 2个数据源的类型可以不一致
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
    val rdd7 = sc.makeRDD(List("3","4","5","6"))

    // 交集
    println("交集：" + rdd1.intersection(rdd2).collect().mkString(","))
    // 并集
    println("并集：" + rdd1.union(rdd2).collect().mkString(","))
    // 差集
    println("差集：" + rdd1.subtract(rdd2).collect().mkString(","))

    // 拉链
    println("拉链：" + rdd1.zip(rdd2).collect().mkString(","))
    println("拉链：" + rdd1.zip(rdd7).collect().mkString(","))

    val s =
      """
        |asfasdf
        |""".stripMargin
    sc.stop()
  }

}
